Association of long-term glycemic variability with longitudinal motor and nonmotor progression in patients with Parkinson’s disease: an 8-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although recent evidence suggests that glycemic variability (GV) has a negative impact on neurodegeneration, its role in Parkinson's disease (PD) remains unclear. OBJECTIVE: To explore the association between long-term GV and longitudinal motor and nonmotor progression in patients with PD and to uncover the disease-specific and nonspecific mechanisms underlying this association. METHODS: We used data obtained from the Parkinson's Progression Markers Initiative cohort. Three hundred seventy-seven patients with early untreated PD underwent annual motor and nonmotor assessments covering neuropsychiatric, sleep-related, and autonomic symptoms for up to 8 years of follow-up. Dopamine transporter (DAT) imaging results and cerebrospinal fluid (CSF) marker levels, including α-synuclein, β-amyloid 1-42, total tau, phosphorylated tau181, and neurofilament light chain (NfL) were collected at baseline and for up to 6 years of follow-up. We defined GV as the intra-individual visit-to-visit variability in annual fasting blood glucose levels. RESULTS: With respect to motor symptoms, a greater GV was associated with a greater increase in postural instability/gait difficulty scores (P = .001) and a greater risk of developing freezing of gait (P = .002). With respect to nonmotor symptoms, higher GV was associated with a steeper decrease in Montreal Cognitive Assessment (P < .001) and semantic fluency test (P = .002) scores and a greater increase in Geriatric Depression Scale scores (P = .001). With respect to DAT imaging and CSF biomarkers, increased GV was associated with a greater increase in CSF NfL levels (P = .001) but not with other biomarker changes. CONCLUSION: Our findings suggest that increased GV is related to unfavourable motor and nonmotor outcomes in patients with PD. However, we did not identify the specific mechanisms underlying these GV-related effects, despite its association with more severe neurodegeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».